人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

8.生成对抗网络GenerativeAdversarialNetwork(GAN)-GAN由两个网络组成:生成器和鉴别器。它们相互“对抗”来提升性能。比如,它们可以用来生成非常逼真的假照片。9.专家系统ExpertSystems-专家系统是AI的早期形式,模拟人类专家的决策能力,用于解决特定问题。例如,医疗诊断系统就是一种专家系统。10.数...

ControlNet作者新作:AI绘画能分图层了!项目未开源就斩获660 Star

判别器损失:则是用于提高生成图像的真实感。通过这种方法,任何潜在扩散模型都可以被转换为透明图像生成器,只需对其进行微调以适应调整后的潜在空间。潜在透明度的概念还可以扩展到生成多个透明图层,以及与其他条件控制系统结合,实现更复杂的图像生成任务,如前景/背景条件生成、联合图层生成、图层内容的结构控制等。值得...

北理工团队在人工智能图像识别领域取得新进展

模型主要通过引入全新的动态损失函数,主动感知数据分布和训练状态,自适应地动态修正数据标注噪声以及调整识别的类间距离,实现了在长尾噪声数据下的鲁棒学习。图1元学习自适应鲁棒的数理模型图2展示了分类间隔和特征分布随训练时间的变化图。随着训练过程的推进,间隔生成器主动学习分类难度,自适应增大长尾类别的间隔系数...

论文解读:使用带门控卷积进行生成式深层图像修复方法

粗糙生成器以掩码图像、掩码图像和可选的用户草图图像作为输入,对缺失区域进行粗糙重建。然后,粗填充的图像将被传递到第二个细化生成器网络进行细化。请注意,DeepFillv1中提出的上下文注意(CA)层被用于此细化网络。对于鉴别器,本文采用了著名的PatchGAN结构[3]。除了使用PatchGAN之外,作者还对鉴别器的每个标准卷积...

在图像生成领域里,GAN这一大家族是如何生根发芽的

在17年提出来的BEGAN中,它为判别器加上了一个自编码器。与一般的GAN相比,BEGAN度量生成分布与自编码器损失函数的距离,而不是直接度量生成分布与真实图像分布之间的距离。通过这种修改,模型能帮助生成器生成自编码器容易重建的数据,因此早期训练更加高效。

我用Python实现了12500张猫狗图像的精准分类

这个文件结构让我们的模型知道从哪个文件夹中获取到图像和训练或测试用的标签(www.e993.com)2024年11月23日。这里提供了一个函数允许你来重新构建这个文件树,它有2个参数:图像的总数目、测试集r的比重。我使用了:n:25000(整个数据集的大小)r:0.2ratio=0.2n=25000...

用Keras和“直方图均衡”为深度学习实现“图像扩充”

用Keras进行图像数据的扩充是非常简单的,在这里,我们应该感谢JasonBrownlee,因为是他给我们提供了一个非常全面、到位的Keras图像扩充教程。图象扩充的过程如下:首先,我们需要使用ImageDataGenerator()函数来创建一个图像生成器,并且输入一系列描述图像更改行为的参数;之后,我们将在这个图像生成器中执行fit()函数,它将会...

一周AIGC丨阿里云发布通义千问 2.0 版本;马斯克首个大模型产品...

VanceAI发布面向电子商务的AI产品图像生成器11月2日报道,VanceAI近日发布其面向电子商务的AI产品图像生成器,包括AI背景生成器等功能,VanceAI背景生成器可以生成精美的产品特定场景图像,只需几次点击即可完成。此外,VanceAI即将推出更多面向电子商务的AI功能,包括AI素描转图像生成器、AI时尚...

3D行业专题研究报告:AI的下一个涌现

已有的应用公司包括付费应用Kaedim,用户最少仅需上传一张照片,Kaedim3D即可识别出图中物体的3D形态,并用可导入几乎所有主流软件的格式输出给用户;另外,免费3D模型生成工具PIFuHD可以配合其他2D图像生成软件生成3D模型,但模型并不能直接导入虚幻引擎或者研发引擎当作游戏角色或者NPC。

万字解读首篇「人脸复原」综述!南大、中山、澳国立、帝国理工等...

为了解决这一问题,另外一类方法旨在设计一个端到端的网络模型来直接学习低质量和高质量人脸图像之间的映射函数,而不需要引入任何额外的人脸先验。代表性工作有:BCCNN:一种用于人脸超分辨的双通道卷积神经网络模型。它由一个特征提取器和一个图像生成器组成,其中特征提取器从低分辨率人脸图像中提取鲁棒的人脸表示而...